Đối đầu trực tiếp
Llama 4 (Scout / Maverick) vs DeepSeek-V4: mô hình AI nào thắng trong năm 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) và DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) là hai trong số mô hình AI được dùng nhiều nhất năm 2026. Trên 3 phiếu của cộng đồng, DeepSeek-V4 dẫn đầu với 57% ủng hộ.
Phán quyết nhanh
Về Suy luận, hãy chọn DeepSeek-V4: đấu trường chấm 4.5/5 so với 2.5/5 của Llama 4 (Scout / Maverick). Cả hai có cùng giá khởi điểm: $0.60/1M out (Maverick, hosted).
So sánh từng dòng
Điểm mạnh và điểm yếu
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Hiệu quả MoE: chỉ 17B tham số hoạt động mỗi token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), cho chất lượng chat gần hạng GPT-4o với một phần nhỏ chi phí tính toán
- Inference lưu trú rất rẻ: Maverick từ khoảng $0.15/1M input và $0.60/1M output; Scout từ khoảng $0.10/$0.30 trên DeepInfra hoặc $0.11/$0.34 trên Groq
- Đa phương thức early-fusion nguyên bản (văn bản cộng hình ảnh, đã test tới 8 ảnh) trong một model open weights
- Ngữ cảnh danh nghĩa lớn nhất trong mọi model open weights lúc ra mắt: 10M tokens trên Scout, 1M trên Maverick
- Scout chạy vừa trên một GPU H100 với lượng tử hóa Int4; được tiền huấn luyện trên 200 ngôn ngữ
- Thông lượng cao: 17B tham số hoạt động đạt 500+ tokens/s trên các nhà cung cấp nhanh (Groq niêm yết Scout ở 594 TPS)
- Niềm tin vào benchmark bị tổn hại: Meta nộp cho LMArena một biến thể Maverick tối ưu chat chưa phát hành (ELO 1417), điều dev gọi là gây hiểu lầm vì weights công khai đạt điểm thấp hơn
- Tuyên bố ngữ cảnh dài sụp đổ trong thực tế: Scout đạt ~15.6% ở 128K trên Fiction.LiveBench so với 90.6% của Gemini 2.5 Pro, và các nhà cung cấp lưu trú giới hạn Scout thấp hơn 10M rất nhiều (ví dụ ~320K trên DeepInfra)
- Lập trình bị chê rộng rãi trên r/LocalLlama và HN, thua DeepSeek V3 cùng tầm giá trên các tác vụ dev thực tế
- Không phải open source theo chuẩn OSI: giấy phép loại trừ các công ty có trụ sở tại EU, yêu cầu giấy phép riêng trên 700M MAU, và bắt buộc gắn thương hiệu Llama
- 109B/400B tham số tổng là quá lớn cho GPU phổ thông, và dòng model này đã chững lại: không có biến thể suy luận nào ra mắt và Behemoth chưa bao giờ được phát hành
DeepSeek-V4
- Cửa sổ ngữ cảnh 1M tokens (8x mức 128K của V3.2) với output tới 384K tokens, chuẩn trên API chính thức
- Giá cực gắt: $0.435/$0.87 mỗi 1M tokens (V4-Pro), rẻ hơn Claude Opus 4.8 khoảng 28.7x mỗi output token; input trúng cache giảm còn $0.003625/1M (giảm hơn 99%)
- Open weights giấy phép MIT cho cả V4-Pro và V4-Flash trên Hugging Face: cho phép dùng thương mại, fine-tuning và tái phân phối
- SOTA mã nguồn mở về lập trình agentic: 80.6 trên SWE-bench Verified (cấu hình Think Max), ngang Gemini 3.1 Pro, cộng rating Codeforces 3206 (~hạng 23 so với con người)
- Xếp #3 trên 93 trên Artificial Analysis Intelligence Index (điểm 44), cao hơn hẳn mức trung bình 25
- Bộ sparse attention cắt inference ngữ cảnh 1M xuống còn 27% FLOPs và 10% KV cache của V3.2
- Tool call sai định dạng ngắt quãng: function call đôi khi bị xuất thành văn bản thường trong content thay vì trường tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- Chế độ thinking làm gãy các chuỗi tool call đa lượt dài với lỗi 400 trong các framework agent (issue OpenClaw #72044, bản vá vẫn chưa hoàn chỉnh)
- Dev báo cáo nó bịa ra các API không tồn tại trong codebase tùy chỉnh và hành động dựa trên input người dùng do nó ảo giác ra trong vòng lặp agent
- Rất dài dòng (180M output tokens khi eval so với trung vị 95M) và tốc độ tầm trung 54.6 tok/s (#39/93), làm xói mòn lợi thế giá mỗi token trong thực tế
- Chỉ văn bản (không vision hay âm thanh) và vẫn là bản preview: bản chính thức dự kiến giữa tháng 7/2026 bổ sung giá giờ cao điểm nhân đôi mức API niêm yết trong giờ hành chính Bắc Kinh
Đưa ra phán quyết của bạn
Mỗi đấu sĩ một đề xuất cho mỗi công cụ. Nó định hình lại điểm đám đông mà mọi người nhìn thấy.
Phán quyết của đấu trường về Llama 4 (Scout / Maverick)
Chọn Llama 4 nếu bạn cần một model đa phương thức rẻ, nhanh, tự host được cho chat khối lượng lớn, trích xuất dữ liệu hoặc workload đa ngôn ngữ ngoài EU; Maverick đạt gần chất lượng GPT-4o với khoảng một phần mười giá. Tránh nó cho lập trình, suy luận khó, hoặc truy hồi triệu token thực thụ, nơi DeepSeek, Qwen 3 và Gemini vượt trội rõ rệt. So với Llama 3.3 70B, nó thêm vision nguyên bản và cửa sổ dài hơn, nhưng nhiều dev thấy model dense cũ hoặc Qwen đáng tin hơn về chất lượng văn bản thuần, và ngữ cảnh 10M chủ yếu chỉ là con số trên giấy.
Phán quyết của đấu trường về DeepSeek-V4
Chọn DeepSeek-V4 nếu bạn muốn suy luận và lập trình agentic gần đỉnh cao với giá thấp hơn Claude Opus hay GPT-5.5 từ 3x đến gần 30x, hoặc nếu weights giấy phép MIT để tự host và fine-tune là điều quan trọng với bạn. Đây là nâng cấp dứt khoát so với V3.2: ngữ cảnh dài hơn 8x, inference ngữ cảnh dài rẻ hơn hẳn và lập trình mạnh hơn, và đằng nào các endpoint cũ deepseek-chat/reasoner cũng bị ngừng vào ngày 24 tháng 7, 2026. Tránh nó cho các agent production phụ thuộc vào tool calling đa lượt tuyệt đối vững, nơi người dùng vẫn báo cáo tool call sai định dạng và API bị bịa ra, và cho mọi công việc vision hay âm thanh vì nó chỉ xử lý văn bản. Ứng dụng nhạy cảm độ trễ cũng nên test trước, vì độ dài dòng và tốc độ output tầm trung 54.6 tok/s bào bớt lợi thế chi phí, và hãy dự trù cho việc nhân đôi giá giờ cao điểm đến cùng bản phát hành chính thức giữa tháng 7.
Đám đông nói gì
Về Llama 4 (Scout / Maverick)
Chưa có phán quyết nào. Hãy là người đầu tiên lên tiếng.
Về DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
Tiếp tục so sánh
Câu hỏi thường gặp
Llama 4 (Scout / Maverick) có tốt hơn DeepSeek-V4 không?
Đám đông hiện đứng về phía DeepSeek-V4: 57% khuyên dùng, so với 50% của Llama 4 (Scout / Maverick) (3 phiếu). Về Suy luận, DeepSeek-V4 được chấm cao hơn (4.5/5 vs 2.5/5). Lựa chọn đúng tùy vào nhu cầu của bạn. Bảng so sánh từng dòng trên trang này mổ xẻ giá, thông số chính và điểm đấu trường.
Llama 4 (Scout / Maverick) hay DeepSeek-V4 rẻ hơn?
Chi phí khởi điểm như nhau: cả hai bắt đầu từ $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Llama 4 (Scout / Maverick) và DeepSeek-V4 giá bao nhiêu cho mỗi 1M tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) cho 1M input tokens, $0.60/1M out (Maverick, hosted) cho 1M output tokens. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) cho 1M input tokens, $0.87/1M out cho 1M output tokens.